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CSHL助理教授Benjamin Cowley和他的团队通过他们开发的一种名为“淘汰训练”的技术磨练了他们的人工智能模型。首先，他们记录了一只雄性果蝇的求偶行为——追逐和向雌性唱歌。接下来，他们通过基因沉默雄性苍蝇中特定类型的视觉神经元，并训练他们的人工智能来检测行为的任何变化。通过对许多不同的视觉神经元类型重复这一过程，他们能够让人工智能准确预测真正的果蝇对雌性的任何反应。
考利说：“我们实际上可以通过计算来预测神经活动，并询问特定的神经元如何对行为做出贡献。”。“这是我们以前做不到的。”
通过他们的新人工智能，考利的团队发现果蝇的大脑使用“群体代码”来处理视觉数据。与之前假设的将每个视觉特征与一个动作联系起来的一种神经元类型不同，需要许多神经元组合来塑造行为。这些神经通路的图表看起来像一张极其复杂的地铁地图，需要数年时间才能破译。尽管如此，它还是把我们带到了我们需要去的地方。它使考利的人工智能能够预测现实生活中的果蝇在受到视觉刺激时的行为。
这是否意味着人工智能有朝一日可以预测人类行为？不那么快。果蝇的大脑含有大约100000个神经元。人类的大脑有将近1000亿。考利在提到地铁地图时说：
“这就是果蝇的样子。你可以想象我们的视觉系统是什么样子的。”
尽管如此，考利希望他的人工智能模型有一天能帮助我们解码人类视觉系统的计算。他说：
“这将是几十年的工作。但如果我们能弄清楚这一点，我们就领先了。通过学习[飞行]计算，我们可以建立一个更好的人工视觉系统。更重要的是，我们将更详细地了解视觉系统的紊乱。”
好多少？你必须看到它才能相信它。
关于冷泉港实验室
冷泉港实验室成立于1890年，通过癌症、神经科学、植物生物学和定量生物学等项目，塑造了当代生物医学研究和教育。这家私人非营利实验室拥有八名诺贝尔奖获得者，拥有1000名员工，其中包括600名科学家、学生和技术人员。欲了解更多信息，请访问www.cshl.edu
SOURCE冷泉港实验室
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